Qwen2.5 Token 用量计算

QQwen2.5 是阿里巴巴达摩院推出的一个大规模语言模型。Token 用量计算是评估模型处理文本所需计算资源的重要指标。通常，Token 是语言模型处理的最小单位，包括字、词、标点符号等。

Token 用量计算基础

1. Token 化：将输入文本分割成 Token。
2. Token 计数：统计文本中的 Token 数量。

代码示例

以下是使用 Transformers 库进行 Token 计数的示例：

from transformers import AutoTokenizer

# 加载 Qwen2.5 的 Tokenizer
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Qwen/Qwen-2.5")

# 输入文本
text = "Qwen2.5 的 Token 用量计算方法。"

# Token 化
tokens = tokenizer.tokenize(text)

# Token 计数
token_count = len(tokens)

print(f"Token 数量: {token_count}")
print(f"Token 列表: {tokens}")

输出示例

Token 数量: 10
Token 列表: ['Qwen', '##2', '##.', '##5', '的', 'Token', '用量', '计算', '方法', '。']
```### 计算模型调用成本
假设每次调用消耗 1000 Token，每次调用成本为 0.02 元。

```python
# 每次调用的成本（元）
cost_per_1000_tokens = 0.02

# 计算成本
total_cost = (token_count / 1000) * cost_per_1000_tokens

print(f"计算成本: {total_cost:.4f} 元")

输出示例

计算成本: 0.0002 元

总结

通过 Token 计数，可以评估处理文本的成本。代码示例展示了如何实现 Token 计数和成本计算。